基于Android系統(tǒng)的膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，特別是一種基于Android系統(tǒng)的膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于：通過(guò)無(wú)線(xiàn)采集裝置采集穿戴在人體大腿和小腿上的加速度傳感器信號(hào)，并通過(guò)無(wú)線(xiàn)傳輸方式將信號(hào)傳輸?shù)紸ndroid移動(dòng)終端上，通過(guò)所述Android移動(dòng)終端上設(shè)置的信號(hào)處理系統(tǒng)，由貝葉斯濾波算法將采集到的加速度信號(hào)進(jìn)行濾波，并通過(guò)規(guī)則歸納法對(duì)動(dòng)作規(guī)范性進(jìn)行識(shí)別。本發(fā)明能夠較好的識(shí)別患者運(yùn)動(dòng)中出現(xiàn)的不規(guī)范動(dòng)作，能夠滿(mǎn)足運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)的應(yīng)用要求。
【專(zhuān)利說(shuō)明】基于Android系統(tǒng)的膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及膝骨性關(guān)節(jié)炎(Knee Osteoarthritis, K0A)運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域,特別是一種基于Android系統(tǒng)的膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)是專(zhuān)門(mén)為膝骨性關(guān)節(jié)炎患者進(jìn)行規(guī)范性康復(fù)訓(xùn)練的一套監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。規(guī)范地進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練可有效地增強(qiáng)屈膝肌力及伸膝肌力，對(duì)病情的穩(wěn)定、癥狀的緩解都起到好的作用，而不規(guī)范地康復(fù)訓(xùn)練將加重患者膝關(guān)節(jié)的負(fù)擔(dān)，導(dǎo)致病情的惡化。因此對(duì)于膝關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)的研究成為一種必要。目前，人體運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)的主要手段有基于PC機(jī)的圖像分析法和加速度分析兩種。圖像分析技術(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)環(huán)境光照條件要求高、系統(tǒng)龐大、造價(jià)昂貴、可攜帶性差，且實(shí)時(shí)效果差；而基于PC機(jī)的加速度分析技術(shù)同樣造價(jià)昂貴，不便于使用者攜帶。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于Android系統(tǒng)的膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)方法，該方法具有簡(jiǎn)單、使用的硬件設(shè)備成本低，而且能夠較好的識(shí)別患者運(yùn)動(dòng)中出現(xiàn)的不規(guī)范動(dòng)作，能夠滿(mǎn)足運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)的應(yīng)用要求。
[0004]為實(shí)現(xiàn)上述 目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種基于Android系統(tǒng)的膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于:通過(guò)無(wú)線(xiàn)采集裝置采集穿戴在人體大腿和小腿上的加速度傳感器信號(hào)，并通過(guò)無(wú)線(xiàn)傳輸方式將信號(hào)傳輸?shù)紸ndroid移動(dòng)終端上，通過(guò)所述Android移動(dòng)終端上設(shè)置的信號(hào)處理系統(tǒng)，由貝葉斯濾波算法將采集到的加速度信號(hào)進(jìn)行濾波，并通過(guò)規(guī)則歸納法對(duì)動(dòng)作規(guī)范性進(jìn)行識(shí)別。
[0005]在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述的無(wú)線(xiàn)采集裝置包括微處理器以及與該微處理器連接的無(wú)線(xiàn)發(fā)射模塊；所述加速度傳感器的輸出端經(jīng)信號(hào)調(diào)理電路與所述的微處理器連接。
[0006]在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述的無(wú)線(xiàn)發(fā)射模塊為藍(lán)牙串口模塊。
[0007]在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述的加速度傳感器包括穿戴在人體大腿上的第一加速傳感器和穿戴在人體小腿上的第二加速傳感器，且該第一、二加速度傳感器的X軸平行于人體矢狀面向下、Y軸平行于人體矢狀面向左、Z軸平行于人體額狀面向后。
[0008]在本發(fā)明一實(shí)施例中，在采集信號(hào)時(shí)，待測(cè)者需完成以下訓(xùn)練動(dòng)作:訓(xùn)練者平躺仰臣卜，一條腿彎曲，一條腿伸直，曲腿保持靜止，直腿進(jìn)行緩慢流暢抬高，抬高角度約為30°，保持5s后緩慢放下,每組10次。
[0009]在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述貝葉斯濾波算法為擴(kuò)展Kalman濾波算法，其是基于最小方差準(zhǔn)則下的次優(yōu)濾波器，主要通過(guò)將非線(xiàn)性模型的系統(tǒng)與觀測(cè)方程做Taylor展開(kāi)，保留一階項(xiàng)而忽略其他高階項(xiàng)實(shí)現(xiàn)線(xiàn)性化。
[0010]在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述擴(kuò)展Kalman濾波算法的系統(tǒng)狀態(tài)方程和輸出方程為公式⑴~(3)所示:
【權(quán)利要求】
1.一種基于Android系統(tǒng)的膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于:通過(guò)無(wú)線(xiàn)采集裝置采集穿戴在人體大腿和小腿上的加速度傳感器信號(hào)，并通過(guò)無(wú)線(xiàn)傳輸方式將信號(hào)傳輸?shù)紸ndroid移動(dòng)終端上，通過(guò)所述Android移動(dòng)終端上設(shè)置的信號(hào)處理系統(tǒng)，由貝葉斯濾波算法將采集到的加速度信號(hào)進(jìn)行濾波，并通過(guò)規(guī)則歸納法對(duì)動(dòng)作規(guī)范性進(jìn)行識(shí)別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Android系統(tǒng)的膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于:所述的無(wú)線(xiàn)采集裝置包括微處理器以及與該微處理器連接的無(wú)線(xiàn)發(fā)射模塊；所述加速度傳感器的輸出端經(jīng)信號(hào)調(diào)理電路與所述的微處理器連接。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于Android系統(tǒng)的膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于:所述的無(wú)線(xiàn)發(fā)射模塊為藍(lán)牙串口模塊。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于Android系統(tǒng)的膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于:所述的加速度傳感器包括穿戴在人體大腿上的第一加速傳感器和穿戴在人體小腿上的第二加速傳感器，且該第一、二加速度傳感器的X軸平行于人體矢狀面向下、Y軸平行于人體矢狀面向左、Z軸平行于人體額狀面向后。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于Android系統(tǒng)的膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于:在采集信號(hào)時(shí)，待測(cè)者需完成以下訓(xùn)練動(dòng)作:訓(xùn)練者平躺仰臥，一條腿彎曲，一條腿伸直，曲腿保持靜止，直腿進(jìn)行緩慢流暢抬高，抬高角度約為30°，保持5s后緩慢放下，每組10次。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Android系統(tǒng)的膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于:所述貝葉斯濾波算法為擴(kuò)展Kalman濾波算法，其是基于最小方差準(zhǔn)則下的次優(yōu)濾波器，主要通過(guò)將非線(xiàn)性模型的系統(tǒng)與觀測(cè)方程做Taylor展開(kāi)，保留一階項(xiàng)而忽略其他高階項(xiàng)實(shí)現(xiàn)線(xiàn)性化。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Android系統(tǒng)的膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于:所述擴(kuò)展Kalman濾波算法的系統(tǒng)狀態(tài)方程和輸出方程為公式(I)~(3)所示:
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于Android系統(tǒng)的膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于:經(jīng)過(guò)擴(kuò)展Kalman濾波處理后的數(shù)據(jù)采用Android的API中高級(jí)的SurfaceView控件繪出波形圖及其坐標(biāo)軸。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Android系統(tǒng)的膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于:通過(guò)所述的規(guī)則歸納法對(duì)貝葉斯算法估計(jì)出的模型狀態(tài)角度、角速度和角加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范性識(shí)別，為設(shè)定的抬腿角度，大小腿角度差，角速度，角加速度閾值-J2,e2, w2, a2為實(shí)際測(cè)量的角度,大小腿角度差,角速度,角加速度值；在迭代過(guò)程中，如果eZe2，則作出請(qǐng)保持大小腿伸直的反饋；如果且^乂，則作出抬腿速度太快的反饋；如果沒(méi)有連續(xù)5s出現(xiàn)J2V1，則作出保持時(shí)間不足的反饋。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Android系統(tǒng)的膝骨性關(guān)節(jié)炎運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于:在所述識(shí)別后通過(guò)調(diào)用Android的API中的TextToSpeech進(jìn)行語(yǔ)音反饋。
【文檔編號(hào)】A61B5/11GK103989480SQ201410259896
【公開(kāi)日】2014年8月20日 申請(qǐng)日期:2014年6月12日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月12日
【發(fā)明者】杜民, 李玉榕, 陳建國(guó), 葉斌 申請(qǐng)人:福州大學(xué)